# PyProjects

**Repository Path**: lis-kust/PyProjects

## Basic Information

- **Project Name**: PyProjects
- **Description**: python projects
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-06-14
- **Last Updated**: 2026-03-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Broad Learning System Tools 2.0

## 项目简介
本项目实现了多种广义学习系统（Broad Learning System, BLS）模型及其变体，适用于分类和回归任务。主要特点包括：

- 支持多种BLS变体模型
- 提供参数搜索功能
- 支持自动编码器和堆叠结构
- 支持卷积结构和树状结构

## 支持的模型
- 基础BLS模型
- BLS回归模型
- BLS分类模型
- 自编码器BLS模型
- 堆叠BLS模型
- 卷积BLS模型
- 树状BLS模型

## 安装要求
请确保已安装以下依赖：
- Python 3.x
- NumPy
- Scikit-learn

## 使用示例
```python
# 示例：使用BLS分类器
from BroadLearningSystem import BLSClassifier

# 初始化分类器
bls_clf = BLSClassifier(NumFeatureNodes=10, NumWindows=10, NumEnhance=10)

# 训练模型
bls_clf.fit(train_x, train_y)

# 进行预测
predictions = bls_clf.predict(test_x)
```

## 参数说明
- NumFeatureNodes: 特征节点数量
- NumWindows: 窗口数量
- NumEnhance: 增强节点数量
- S: 缩放因子
- C: 正则化参数
- is_argmax: 是否使用argmax进行分类

## 许可证
本项目使用MIT许可证，请参阅LICENSE文件了解详细信息。

## 文档更新
更多使用说明和示例请参考各模块的具体实现代码。